一个正在觉醒的无名氏修行者，略懂编程，略懂音乐。
上一讲我们们已经快速地了解了 AI 生成的文本的基本原理，我们还一起学习了一个跟 AI 沟通的万能公式：
角色设定 + 背景信息 + 任务目标 + 任务描述
有了这个万能公式我们已经能确保 AI 的生成质量基本在可控的范围之类，不会提供一个太差的答案。
但是【不太差】并不是我们的目标，我们的目标是让 AI 生成符合我们预期甚至超出我们预期的答案。这一讲我们来继续探讨如何进一步提升 AI 的生成质量。
今天我们会介绍 4 种提高 AI 输出质量的方法，分别是：添加参照示例，提供输出模板，融入个人见解，引导 AI 思辨。
这一讲，我们讲讲如何使用 ChatGPT 进行对话式学习。
自从有了 ChatGPT 之后，我基本很少用传统的搜索引擎了，考虑到 ChatGPT 最新的模型 GPT-4 的训练数据也只是截止到 2021 年 9 月，在调研一些最新的研究报告的时候我会用一下 Bing Chat。其他的搜索问题我都基本用 ChatGPT 来解决，我实在是太喜欢 ChatGPT 这种直指问题本质的回答了。
OpenAI的CEO山姆·阿尔特曼（Sam Altman）在一次访谈中提到，他现在宁可通过ChatGPT——而不是读书——学习一个东西。对此我深有启发，ChatGPT 是一个强大的自然语言处理工具，能够理解和生成各种类型的文本。既然这样，那我们为什么不让 ChatGPT 先帮我们去帮我们把书读一遍，然我再通过向 ChatGPT 提问来获得我想要的书中的知识。事实上在古代书籍没有大量普及之前，人们就是通过这种对话式的方式学习的，比如孔子和苏格拉底他们就是通过这种问答式的对话方式把知识传递给学生的。也许这才是[学习]原本的样子。
本周读完了梁漱溟先生的自传文集《我生有涯愿无尽》，书中讲到的学习的八个境界非常精妙通透，
实乃大师的智慧所在。
本文介绍如何配置 idea 的 SpringBoot 项目热启动。
MySQL 提供自带的主从同步功能，可以轻松实现读写分离，保证系统性能的稳定性和数据安全性。
本文讲述如何使用 Docker 搭建 MySQL 的主从复制功能。
从本文开始我们一起学习一下如何使用当前比较成熟的分库分表框架 Sharding-JDBC 实现分库分表，读写分离，以及自定义分库分表算法。
上文我们讲述了如何使用 Sharding-JDBC 分库分表
本文我们讲述如何使用 Sharding-JDBC 实现读写分离。为了节省时间，我们项目结构仍然沿用上文的，只需要增加读写分离的配置就好了。
本文我们讲述如何使用 Sharding-JDBC 实现自定义分表分库算法。
首先我们来看下 Redis 主从同步的机制，Redis 的同步分为全量同步和增量同步。